Los nuevos proveedores over the top (OTT) suelen basar su negocio en una buena plataforma de Analytics. Google es, fuera de dudas, el ejemplo más famoso de este extremo, pero no el único. Los OTTs, cada vez más, utilizan los patrones de uso de sus usuarios cuando acceden a sus servicios para poder, entre otras cosas, afilar su oferta de publicidad y desarrollar nuevos modelos de negocios basándose en la propia información que genera su ecosistema. Los operadores son, sin embargo, los mayores generadores de hábitos de uso del mundo, y a pesar de esta realidad, prácticamente ningún operador basa sus finanzas gracias a este valioso recurso.
Las redes de los operadores están repletas de datos, tantos que incluso podría argumentarse que es incluso difícil reaccionar con celeridad a las necesidades de los usuarios basándose en ese inmenso oceano de datos. Pero es que además, nuevas investigaciones de mercado dicen haber detectado que para poder ofrecerle al usuario un servicio adecuado a sus necesidades, los operadores no sólo deben saber los hábitos del usuario cuando accede a su red, sino que deben saber como son estos hábitos con respecto a sus allegados. Esto se debe a que la interacción social y lo que se conoce como “social analytics” ofrece incluso información más certera sobre las necesidades del usuario. Precisamente Google y Facebook, dos de los OTTs más famosos y exitosos, han creado ambientes donde son capaces de reconocer a sus usuarios no sólo por quien son, sino por cómo se relacionan con sus contactos.
Por lo tanto, network analytics debe poder procesar de forma efectiva todo este montón de datos que forman la identidad y necesidades del usuario, en solitario y en relación al grupo. Y para esta tarea, los operadores deben implementar la siguiente generación arquitectónica de inteligencia de negocio para capturar, organizar, analizar, procesar y actuar en lo más cercano posible al “tiempo real”.
Temas que se cubrirán en este seminario:
- Social network analysis (SNA)
- Predicción de churn
- Deep Packet Inspection (DPI)
- Identificación sobre donde ocurrirá la siguiente falla en la red
- Evitando la sobre inversión mediante el conocimiento de los servicios que demanda el usuario
- Entendimiento del comportamiento de los usuarios, sus aplicaciones y dispositivos
- Creación de nuevas ofertas basadas en hábitos de los usuarios
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